[发明专利]基于最大期望算法与多边概率模型对贸易阻力的量化方法

说明书

本发明公开了基于最大期望算法与多边概率模型对贸易阻力的量化方法，从贸易流量数据来揭示出国家之间的关系。在此基础上，根据最大期望算法计算一个国家在世界范围内拥有较近贸易距离伙伴的概率，作为该国的贸易友好指数指标。这一方法可以将大量高维的国家经济体量和双边贸易流数据进行压缩投影，最终给出一个能够衡量不同国家在世界范围或者某一经济体范围内贸易开放程度的指标。本发明最大的创新在于，系统地定义并计算了贸易友好指数，该指数对研究国际局势和贸易关系有着重要的现实意义。此外，本发明方法能够在移民、科学引文等流数据的量化分析和政策建议中有着广阔的应用前景。

技术领域

本发明属于社会经济研究、数据分析，目的在于实现对国际国内贸易、人口迁移中所存在的贸易阻力、迁移阻力进行量化，引用于更好地展示现实，以及协助相关政策的制定。本发明在技术上涉及结合最大期望算法与多边概率模型。

背景技术

随着全球化的进程逐步加深，国际贸易和人口迁移的规模也越来越大。无论是国内贸易还是国际贸易，在理论上，这种流通能给经济实体带来好处，使资源流通、创造劳动岗位、促进经济增长。但现实中，国际贸易的作用是存在争议的。一些学者认为国际贸易帮助一些国家解决了资源或技术方面的短缺，也通过发挥比较优势和打破均衡竞争等途径对经济增长产生了积极影响。另一方面，国际贸易离不开对利益的竞争，而在此过程中产生的垄断和限制性的贸易协定可能会损害某些国家的经济发展和环境。这样的争论近几年有越演越烈的趋势。近几年的中美贸易战就是一个典型的例子，而客观的描述国家之间的贸易阻力是解决此类争端的重要前提。

因此，量化国家之间的贸易阻力并提出一个反映国家之间贸易友好关系的指标对于讨论国际贸易、人口迁移现象，发现国家之间的不平衡关系，促进国际政治、经济的发展有积极的现实意义。这不仅方便人们了解现实中国家之间的关系，也对政策制定者的决策具有参考价值。

作为社会科学中最成功的理论和经验模型之一，牛顿在物理学中的引力模型对双边贸易流具有很好的解释能力。Isard和Tinbergen开创性地使用引力模型来描述各国之间双边贸易流量的模式，他们的研究启发了其他学者进行大量的实证研究，部分工作在模拟贸易流量方面解释程度能达到80％-90％。然而，传统模型的机制过于简单，更多地关注GDP和地理距离，而忽略了贸易阻力的其他因素，这阻碍了贸易阻力的科学量化和对贸易量的描述。此外，太少的参数限制了传统模型的解释能力，特别是在拟合全球多边贸易流量的大样本时，这也是现有的理论模型很少能用于描述多个国家间的贸易关系的主要原因。实际上，影响贸易流量的因素众多且复杂，在一些对局域贸易关系的研究中，贸易量的拟合效果会随着恰当因素的增加而变得更好，如语言、接壤边界和曾是殖民关系等因素的加入。这种找寻并添加自变量是现有模型的常见方法，在分析局部问题时确实可以提高模型的解释能力，但存在一些不可避免的缺点，也无法对世界贸易关系进行全局分析。例如，这些自变量的选择是主观的，不同学者之间很难取得一致；而且无法预知究竟有多少种因素在影响双边贸易量，这是难以穷举的。因此，主观选择变量缺乏一致性和科学性，这也是近期贸易研究领域的局限所在，目前的方法降低了实证研究的可信度和科学性。此外，传统模型由于其本身理论的局限，在描述多体关系上存在较难逾越的困难，而国际贸易显然不是一个单纯的双边关系，两国之间贸易阻力的演化是受整个世界贸易网络影响的，理论上讲，世界上任何一个国家的贸易环境发生改变，都会或多或少的影响到其他国家间的双边贸易关系，因此，用多边模型来描述国际贸易是更加客观的。